本申请属于深度学习智能识别,尤其涉及一种膝关节炎辅助检测评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术:
1、膝关节炎是一种慢性关节炎症性疾病,主要影响膝关节。这种疾病通常与关节软骨的磨损、发炎和关节周围的炎症过程有关。随着时间的推移,膝关节炎可能导致关节结构的破坏,引起疼痛、肿胀和运动障碍。
2、膝关节炎的形成原因可以是多方面的。膝关节炎是一个复杂的疾病,其影响因个体差异而异。早期的干预和适当的治疗可以帮助减缓疾病的进展,减轻症状,提高患者的生活质量。因此,对于可能患有膝关节炎的人群,保持健康的生活方式,定期锻炼,以及及时寻求医学建议是非常重要的。
3、由于医学图像本身存在难以获取的原因,因为想使用大量的轴状位x线图像进行深度模型训练用于关节炎的亚型诊断是不现实的。
4、因此,如何使用小样本的轴状位x线图像进行膝关节炎辅助检测评估诊断是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种膝关节炎辅助检测评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质,能够使用小样本的轴状位x线图像进行膝关节炎辅助检测评估诊断。
2、第一方面,本申请实施例提供一种膝关节炎辅助检测评估方法,包括:
3、获取轴状位x线膝关节数据;
4、使用扩散模型对轴状位x线膝关节数据进行数据增广;
5、利用数据增广后的和原始的轴状位x线膝关节数据,进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练,得到膝关节炎辅助检测评估模型;
6、利用膝关节炎辅助检测评估模型,进行膝关节炎辅助检测评估。
7、可选的,使用扩散模型对轴状位x线膝关节数据进行数据增广,包括:
8、使用diffusion model对轴状位x线膝关节数据进行数据增广,用于模拟软组织和骨骼结构的分布。
9、可选的,使用diffusion model对轴状位x线膝关节数据进行数据增广,用于模拟软组织和骨骼结构的分布,包括:
10、模拟x线透射过程中光的扩散,以适应膝关节的解剖结构;
11、调整模型参数,以模拟软组织、骨骼、关节间隙结构的扩散过程;
12、通过比较生成图像和真实图像之间的差异来不断优化模型参数。
13、可选的,利用数据增广后的和原始的轴状位x线膝关节数据,进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练,得到膝关节炎辅助检测评估模型,包括:
14、利用数据增广后的和原始的轴状位x线膝关节数据,对resnet50进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练,得到膝关节炎辅助检测评估模型;
15、resnet50通过使用残差块来学习残差映射,允许网络学习残差函数;
16、resnet50的网络架构深度为50层,以用于学习复杂的特征。
17、可选的,resnet50使用了不同大小的卷积核,包括1x1、3x3和5x5的卷积核,以提高感受野,增强网络对图像中不同尺寸物体的识别能力。
18、可选的,resnet50使用全局平均池化层,将最后一层的特征图转化为一个固定大小的向量,作为网络的输出。
19、可选的,resnet50通过使用多个卷积块来提取多尺度的特征图,以捕捉图像中的不同层次的信息,提高了网络对物体的表征能力。
20、第二方面,本申请实施例提供了一种膝关节炎辅助检测评估装置,装置包括:
21、数据获取模块,用于获取轴状位x线膝关节数据;
22、数据增广模块,用于使用扩散模型对轴状位x线膝关节数据进行数据增广;
23、模型训练模块,用于利用数据增广后的和原始的轴状位x线膝关节数据,进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练,得到膝关节炎辅助检测评估模型;
24、分类诊断模块,用于利用膝关节炎辅助检测评估模型,进行膝关节炎辅助检测评估。
25、第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,电子设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;
26、所述处理器执行所述计算机程序指令时实现膝关节炎辅助检测评估方法。
27、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现膝关节炎辅助检测评估方法。
28、本申请实施例的膝关节炎辅助检测评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质,能够使用小样本的轴状位x线图像进行膝关节炎辅助检测评估诊断。
29、该膝关节炎辅助检测评估方法,包括:获取轴状位x线膝关节数据;使用扩散模型对轴状位x线膝关节数据进行数据增广;利用数据增广后的和原始的轴状位x线膝关节数据,进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练,得到膝关节炎辅助检测评估模型;利用膝关节炎辅助检测评估模型,进行膝关节炎辅助检测评估。
1.一种膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,使用扩散模型对轴状位x线膝关节数据进行数据增广,包括:
3.根据权利要求2所述的膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,使用diffusionmodel对轴状位x线膝关节数据进行数据增广,用于模拟软组织和骨骼结构的分布,包括:
4.根据权利要求3所述的膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,利用数据增广后的和原始的轴状位x线膝关节数据,进行膝关节炎辅助检测评估的模型训练,得到膝关节炎辅助检测评估模型,包括:
5.根据权利要求4所述的膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,resnet50使用了不同大小的卷积核,包括1x1、3x3和5x5的卷积核,以提高感受野,增强网络对图像中不同尺寸物体的识别能力。
6.根据权利要求5所述的膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,resnet50使用全局平均池化层,将最后一层的特征图转化为一个固定大小的向量,作为网络的输出。
7.根据权利要求6所述的膝关节炎辅助检测评估方法,其特征在于,resnet50通过使用多个卷积块来提取多尺度的特征图,以捕捉图像中的不同层次的信息,提高了网络对物体的表征能力。
8.一种膝关节炎辅助检测评估装置,其特征在于,所述装置包括:
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:处理器以及存储有计算机程序指令的存储器;
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的膝关节炎辅助检测评估方法。